几个月前，具身机器人捡地上的垃圾时，动作僵硬且不连贯
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几个月前，具身机器人捡地上的垃圾时，动作僵硬且不连贯。如今，同样的任务，机器人已经能一边往前走一边自然地俯身伸手，动作一气呵成。一群“00后”的年轻人参与了这个改进过程。2002年出生的曹宇飞就是其中一员。去年10月，他正式入职银河通用机器人，成为苏州具身智能数据采集中心的一名数据采集组长，也就是机器人训练师，手把手教机器人学手艺。半年多过去，曹宇飞带着二三十名训练师，同时训练着100台具身智能机器人。要理解这群训练师的工作，得先知道什么叫“遥操”。遥操是人握着操控臂，手怎么动，机器人的手就跟着怎么动，动作同步、实时跟随。训练师带着机器人完成叠衣服、捡垃圾、夹药盒、上货架等各类动作，全程录制视频。这些数据经质检审核后送入模型端训练，最终让机器人学会自主完成相同任务。没有这种最基础的采集工作，机器人不可能凭空学会干活。为了让机器人真正适应更复杂的真实物理世界，在苏州高新区太湖具身智能产业园内，银河通用构建了约20个高度仿真的模拟场景，包括药房、餐厅、酒店等商业服务类场景，卧室、客厅等家庭场景，以及货物分拣、物流、上下料等工业场景——几乎覆盖了机器人将来要“上班”的全部环境。在这里，100台机器人同时进行系统而深入的训练，实现年采集千万条级高质量多模态数据的目标。家庭场景是目前任务种类最丰富的板块。机器人需要学会叠衣服、晾衣服、捡拾地面物品等日常家务。一开始要求比较宽松——把衣服叠完就行。后来规则慢慢细化：领子如果朝下，得先用右手哪根手指把衣服拎起来，看到领子后再用左手去夹，具体夹哪个位置，都有明确要求。任务是一轮一轮迭代的，越往后要求越精确。每项任务通常需要数百小时的有效采集时长来做支撑。训练师每日在岗工作8小时，最终核算有效作业量仅为整体工时中的一部分，操作不规范、不符合标准的数据会被质检打回来，不计入有效时长。商超和酒店场景侧重物品搬运与上架。机器人需要学会从货架上取货、将商品摆放到指定位置，或在酒店场景中完成送物、整理等任务。医疗场景则要求更高的精准度。机器人需要学会夹取药盒、将药品递给患者或放入指定位置。药盒尺寸不一、摆放角度各异，采集时需要覆盖多种情况，模型端对抓取力度和位置的容错空间更小。训练师岗位上手门槛不高。培训3到5天，有天赋的一两天甚至一天就能达标。基本上成年人都可以做。设备维护也是日常的一部分。机器人夹爪因发生碰撞导致硬件受损，需要现场运维工程师解决。曹宇飞说自己未来想多学一些硬件知识，多懂一点总归是好的。他偶尔会想想3年、5年后的事。刚开始要求机器人能成功做成一件事。往后可能需要数据的多样性——同一个任务，不同物品、不同款式、不同环境，都需要泛化。例如，现在训练机器人从地上捡手机，可能只用一款手机反复采集。未来则需要不同品牌、不同尺寸的手机都采一遍，让机器人真正“认识”手机这个品类，而不只是记住某一款的样子。机器人要从完成一个任务，到更好地完成，再到举一反三。曹宇飞说，他的家人、同学有时在酒店看到机器人送外卖，会拍照发给他。他会回一句：“这些东西跟我们干的也是有关系的。”这个年轻人语气里带着一种朴素的自信——机器人越来越聪明这件事，有他的一份功劳在里面。几个月前，具身机器人捡地上的垃圾时，动作僵硬且不连贯。如今，同样的任务，机器人已经能一边往前走一边自然地俯身伸手，动作一气呵成。一群“00后”的年轻人参与了这个改进过程。2002年出生的曹宇飞就是其中一员。去年10月，他正式入职银河通用机器人，成为苏州具身智能数据采集中心的一名数据采集组长，也就是机器人训练师，手把手教机器人学手艺。半年多过去，曹宇飞带着二三十名训练师，同时训练着100台具身智能机器人。要理解这群训练师的工作，得先知道什么叫“遥操”。遥操是人握着操控臂，手怎么动，机器人的手就跟着怎么动，动作同步、实时跟随。训练师带着机器人完成叠衣服、捡垃圾、夹药盒、上货架等各类动作，全程录制视频。这些数据经质检审核后送入模型端训练，最终让机器人学会自主完成相同任务。没有这种最基础的采集工作，机器人不可能凭空学会干活。为了让机器人真正适应更复杂的真实物理世界，在苏州高新区太湖具身智能产业园内，银河通用构建了约20个高度仿真的模拟场景，包括药房、餐厅、酒店等商业服务类场景，卧室、客厅等家庭场景，以及货物分拣、物流、上下料等工业场景——几乎覆盖了机器人将来要“上班”的全部环境。在这里，100台机器人同时进行系统而深入的训练，实现年采集千万条级高质量多模态数据的目标。家庭场景是目前任务种类最丰富的板块。机器人需要学会叠衣服、晾衣服、捡拾地面物品等日常家务。一开始要求比较宽松——把衣服叠完就行。后来规则慢慢细化：领子如果朝下，得先用右手哪根手指把衣服拎起来，看到领子后再用左手去夹，具体夹哪个位置，都有明确要求。任务是一轮一轮迭代的，越往后要求越精确。每项任务通常需要数百小时的有效采集时长来做支撑。训练师每日在岗工作8小时，最终核算有效作业量仅为整体工时中的一部分，操作不规范、不符合标准的数据会被质检打回来，不计入有效时长。商超和酒店场景侧重物品搬运与上架。机器人需要学会从货架上取货、将商品摆放到指定位置，或在酒店场景中完成送物、整理等任务。医疗场景则要求更高的精准度。机器人需要学会夹取药盒、将药品递给患者或放入指定位置。药盒尺寸不一、摆放角度各异，采集时需要覆盖多种情况，模型端对抓取力度和位置的容错空间更小。训练师岗位上手门槛不高。培训3到5天，有天赋的一两天甚至一天就能达标。基本上成年人都可以做。设备维护也是日常的一部分。机器人夹爪因发生碰撞导致硬件受损，需要现场运维工程师解决。曹宇飞说自己未来想多学一些硬件知识，多懂一点总归是好的。他偶尔会想想3年、5年后的事。刚开始要求机器人能成功做成一件事。往后可能需要数据的多样性——同一个任务，不同物品、不同款式、不同环境，都需要泛化。例如，现在训练机器人从地上捡手机，可能只用一款手机反复采集。未来则需要不同品牌、不同尺寸的手机都采一遍，让机器人真正“认识”手机这个品类，而不只是记住某一款的样子。机器人要从完成一个任务，到更好地完成，再到举一反三。曹宇飞说，他的家人、同学有时在酒店看到机器人送外卖，会拍照发给他。他会回一句：“这些东西跟我们干的也是有关系的。”这个年轻人语气里带着一种朴素的自信——机器人越来越聪明这件事，有他的一份功劳在里面。